package codeTopPractice;

import java.util.*;

/**
 * 实现 LRU缓存机制 类：
 *
 *     LRU缓存机制(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
 *     int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
 *     void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如果不存在，则向缓存中插入该组 key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该 逐出 最久未使用的关键字。
 *
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 链接：https://leetcode.cn/problems/lru-cache
 * 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
 *
 *
 * 本人给出的方案是基于对象的属性useDateMap中存储key和DATE对象，通过代码实现每次get时更新其键值对对应的时间，来区分最久未使用的元素
 * 但是由于程序执行的时间非常快，两次添加的时间即使在毫秒级上也是相同的，无法通过比较使用时间先后来判断最久未使用元素
 *
 * 附leetcode官方解法 即通过哈希表+双向链表实现
 */
class LRU缓存机制 {

//    private HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
//
//    private HashMap<Integer, Date> useDateMap = new HashMap<>();
//
//    private int capacity;
//
//    public LRU缓存机制(int capacity) {
//        this.capacity = capacity;
//    }
//
//    public static void main(String[] args) {
//        LRU缓存机制 lruCache = new LRU缓存机制(2);
//        lruCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
//        lruCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
//        int i = lruCache.get(1);
//        System.out.println(i);    // 返回 1
//        lruCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
//        System.out.println(lruCache.get(2));    // 返回 -1 (未找到)
//        lruCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
//        System.out.println(lruCache.get(1));    // 返回 -1 (未找到)
//        System.out.println(lruCache.get(3));    // 返回 3
//        System.out.println(lruCache.get(4));    // 返回 4
//
//        System.out.println(lruCache.toString());
//
//    }
//
//    public int get(int key) {
//        if(this.map.containsKey(key)){
//            this.useDateMap.remove(key);
//            this.useDateMap.put(key,new Date());
//            return this.map.get(key);
//        }
//        return -1;
//    }
//
//    public void put(int key, int value) {
//
//            if(this.map.containsKey(key)){
//                this.map.remove(key);
//                this.map.put(key,value);
//                this.useDateMap.put(key,new Date());
//            }else if(this.map.size() < capacity) {
//                this.map.put(key, value);
//                this.useDateMap.put(key,new Date());
//            }else {
//                Set<Integer> keySet = this.useDateMap.keySet();
//                Iterator<Integer> iterator = keySet.iterator();
//                int last = iterator.next();
//                while (iterator.hasNext()){
//                    Integer next = iterator.next();
//                    System.out.println(useDateMap.get(last).getTime());
//                    System.out.println(useDateMap.get(next).getTime());
//                    last = useDateMap.get(last).getTime() <= useDateMap.get(next).getTime() ? last : iterator.next();
//                }
//                this.map.remove(last);
//                this.useDateMap.remove(last);
//                this.map.put(key,value);
//                this.useDateMap.put(key,new Date());
//            }
//
//    }
//
//    @Override
//    public String toString() {
//        return "LRU缓存机制{" +
//                "map=" + map +
//                '}';
//    }
class DLinkedNode {
    int key;
    int value;
    DLinkedNode prev;
    DLinkedNode next;
    public DLinkedNode() {}
    public DLinkedNode(int _key, int _value) {key = _key; value = _value;}
}

    private Map<Integer, DLinkedNode> cache = new HashMap<Integer, DLinkedNode>();
    private int size;
    private int capacity;
    private DLinkedNode head, tail;

    public LRU缓存机制(int capacity) {
        this.size = 0;
        this.capacity = capacity;
        // 使用伪头部和伪尾部节点
        head = new DLinkedNode();
        tail = new DLinkedNode();
        head.next = tail;
        tail.prev = head;
    }

    public int get(int key) {
        DLinkedNode node = cache.get(key);
        if (node == null) {
            return -1;
        }
        // 如果 key 存在，先通过哈希表定位，再移到头部
        moveToHead(node);
        return node.value;
    }

    public void put(int key, int value) {
        DLinkedNode node = cache.get(key);
        if (node == null) {
            // 如果 key 不存在，创建一个新的节点
            DLinkedNode newNode = new DLinkedNode(key, value);
            // 添加进哈希表
            cache.put(key, newNode);
            // 添加至双向链表的头部
            addToHead(newNode);
            ++size;
            if (size > capacity) {
                // 如果超出容量，删除双向链表的尾部节点
                DLinkedNode tail = removeTail();
                // 删除哈希表中对应的项
                cache.remove(tail.key);
                --size;
            }
        }
        else {
            // 如果 key 存在，先通过哈希表定位，再修改 value，并移到头部
            node.value = value;
            moveToHead(node);
        }
    }

    private void addToHead(DLinkedNode node) {
        node.prev = head;
        node.next = head.next;
        head.next.prev = node;
        head.next = node;
    }

    private void removeNode(DLinkedNode node) {
        node.prev.next = node.next;
        node.next.prev = node.prev;
    }

    private void moveToHead(DLinkedNode node) {
        removeNode(node);
        addToHead(node);
    }

    private DLinkedNode removeTail() {
        DLinkedNode res = tail.prev;
        removeNode(res);
        return res;
    }


}